[스마트경제] 2016년은 인공지능(AI)이 주목받은 해이다. 알파고 쇼크가 일어났던 시기이고, 다보스 포럼에서 4차 산업혁명을 널리 알렸던 시기이기도 하다. 이러한 이유로 AI는 이때부터 4차 산업혁명의 핵심 기술로 인식될 정도로 많은 주목을 받고 있다.
실제로 AI는 세계적으로 많은 영향을 미칠 것으로 보인다. 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)는 AI가 세계적으로 불러올 경제 가치를 전망한 적이 있다. 이러한 전망에 따르면, AI는 15.7조 달러(약 18.84경 원)의 경제적 파급효과를 유발한다. 이는 한국 국내총생산(GDP)의 약 10배에 해당하는 수치이다.
이처럼 AI가 세계적으로 긍정적인 영향을 미치는 것은 분명한 사실이다. 그런데 한 가지 문제가 있다. AI가 유발하는 가치가 균등하게 배분되지 않을 것이라는 점이다. 다시 말해 AI로 인한 정보격차가 발생할 것으로 보인다.
PwC는 국가별로 AI가 유발할 경제 가치도 함께 전망했었다. 중국(7조 달러), 북미(3조7000억 달러), 북유럽(1조8000억 달러), 선진 아시아(9000억 달러), 남유럽(7000억 달러), 라틴아메리카(5000억 달러), 기타(1조2000억 달러) 등의 순이었다.
결국 AI는 국가뿐만 아니라 개인, 기업 등의 요인에 의해서 정보격차를 유발할 전망이다. 그러나 이에 대한 해법이 다행히 등장하고 있다. AI와 클라우드를 결합하는 것이다. 참고로 구글은 2017년에 클라우드를 통해 AI를 대중화하여 쉽게 이용할 수 있게 하겠다고 선언했었다.
AI와 클라우드 결합은 정보격차를 줄일 것으로 보인다. 어떤 방식으로 줄이는 것일까? 이에 관해 살펴보도록 하자.
우선 클라우드를 정의해보자. 클라우드는 개인 단말기의 자원 대신에 중앙 서버의 자원을 이용해 서비스를 제공하는 플랫폼이다. 쉬운 설명을 위해 게임 구동을 예로 들자. 게임 구동을 위해서는 단말기의 사양이 중요하다. 단말기가 게임 구동에 필요한 자원을 지원하기 때문이다. 그런데 게임 구동을 클라우드로 바꾸면 어떻게 될까? 사용자는 게임 구동에 필요한 단말기 사양을 고려하지 않아도 된다. 중앙 서버가 게임 구동에 필요한 자원을 지원하기 때문이다.
클라우드를 AI에 결합하는 방법도 이와 같은 논리라고 할 수 있다. 결합 방법은 2가지로 나눌 수 있다. ‘서비스 접근’과 ‘서비스 구현’이 이에 해당한다. 클라우드는 서비스 사용자를 위한 서비스 제공 용도로 활용될 수 있다. 좀 전에 설명한 게임 구동 사례가 이에 해당한다. 또 다른 사례로 네이버 클라우드를 살펴보자.
네이버 클라우드는 사용자 단말기가 아닌 네이버 클라우드 서버에서 저장 용량을 제공하는 서비스이다. 사용자는 단말기 용량의 부담 없이 파일을 저장할 수 있다. 또한, 클라우드 서버에 저장돼있기 때문에, 사용기기에 상관없이 동일 계정 정보로 접근해서 저장한 파일을 이용할 수 있다. 그 외에도 구글 클라우드, 드롭박스, 슬랙 등이 서비스 사용자를 위한 클라우드 서비스 유형으로 볼 수 있다.
시장 파이를 키우는 클라우드 + AI
그럼 AI는 클라우드의 이러한 유형과 어떻게 결합할 수 있는 것일까? 단순하다. 클라우드는 AI 서비스 제공에 필요한 자원을 대신 제공하는 용도로 활용될 수 있다. AI는 고사양의 기기를 요구하지만 사용자는 고사양의 기기를 개인적으로 구매할 수 없다. 가격이 고가인 경우가 많기 때문이다. 그런데 클라우드를 사용하면 이러한 부담을 덜 수 있다.
로봇 페퍼(Pepper)를 예로 들어보자. 페퍼는 소프트뱅크에서 개발한 휴머노이드 로봇으로 음성 인식률이 높다. 이유는 IBM에서 개발한 AI ‘왓슨(Watson)’을 탑재했기 때문이다. 가격 또한 저렴해 200만 원 수준이다. 소프트뱅크는 고비용을 요구하는 왓슨을 어떻게 클라우드로 구축했을까? 답은 클라우드에 있다. 왓슨을 클라우드 서버에서 동작하게 한 것이다. 사용자는 이러한 방식 덕분에 페퍼를 상대적으로 저렴하게 이용할 수 있게 되었다.
서비스 제공자 또한 클라우드를 이용할 수 있다. 서비스 제공에 필요한 자원을 클라우드로 이용할 수 있다. 네이버 비즈니스 플랫폼(NBP), 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트의 애저(Azure)가 이에 해당한다. 제공자는 서비스 구현에 필요한 자원 이용에 따라 세 가지 유형의 클라우드 서비스를 이용할 수 있다. 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등이 이에 해당한다.
AI에서도 마찬가지로 세 가지 유형을 이용할 수 있다. 참고로 이를 서비스형 인공지능(AIaaS)라고 부른다. 제공자는 AI 구현에 필요한 자원을 클라우드에서 제공받을 수 있다. IaaS 형태로 이용할 수 있는 셈이다. 이는 제공자가 AI 구현에 필요한 서버 구축 비용 부담을 줄일 수 있게 한다. 아마존은 수천만 원에 달하는 서버를 시간당 수만 원 대의 저렴한 가격으로 이용할 수 있게 IaaS를 제공한다. 더욱이, 아마존은 ‘스폿 인스턴트’라는 70% 할인 정책을 제공하는데, 제공자가 이러한 할인까지 받으면 더 낮은 가격으로 AI 구현에 필요한 서버 비용 부담을 줄 일 수 있다
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AI 제공에 필요한 플랫폼을 지원받을 수 있다. 마이크로소프트(MS)는 AI 알고리즘 구현을 쉽게 하는 ‘머 신 러닝 스튜디오(Machine Learning Studio)’라는 플랫폼을 제공한다. 특징은 그림판처럼 그림을 그리듯이 알고리즘을 구현할 수 있다는 점으로 기존처럼 복잡하게 코딩으로 알고리즘을 짤 필 요가 없다.
아예 만들어진 AI 서비스를 그냥 가져와서 서비스를 구현할 수 있다. MS는 AI 서비스 개발을 직접 할 필요가 없다고 강조하는데, 이는 MS에서 근무하는 8,000명의 AI 개발자가 서비스를 이미 구현해놓았기 때문이라고 주장한다. 그냥 만들어진 AI 서비스를 가져 다 쓰면 된다. 정리하면, AI는 클라우드에 결합하게 되면 2가지 이점을 얻을 수 있는데 첫째는 사용자가 서비스 접근을 쉽게 하는 점이다. 둘째는 제공자가 AI 구현 난이도를 낮추는 점이다. 그러므로 AI 관련으로 고민하는 기업은 클라우드를 함께 고려하기를 권한다.
김정민 기자 kjm00@dailysmart.co.kr
